【AI】大模型提示词的“上下文窗口”：提示词长度与历史对话的平衡

 

大模型提示词的 “上下文窗口”：提示词长度与历史对话的平衡

在使用大模型时，“上下文窗口” 是一个很关键的概念。它就像大模型的 “短期记忆”，决定了大模型能同时处理的信息总量，包括我们输入的提示词和之前的对话内容。如果不注意提示词长度和历史对话的平衡，就可能导致大模型无法充分理解需求，生成的内容质量下降。对于经常用大模型解决技术问题、写文章的博主来说，掌握两者的平衡技巧非常重要。下面就详细说说这方面的内容。

一、什么是 “上下文窗口”

1. 基本定义

1.1 简单来说，上下文窗口是大模型在一次对话中能够处理的文本总量上限，通常以 tokens（词元）为单位。

1.2 不同的大模型，上下文窗口的大小不一样，有的可能支持几千 tokens，有的则能支持几万甚至更多。

1. 包含内容

1.1 提示词：我们输入给大模型的指令、问题或需求描述等内容。

1.2 历史对话：在当前对话轮次之前，我们和大模型之间所有的交流内容，包括大模型的回复和我们的再次提问等。

1. 作用

1.1 帮助大模型理解语境：有了上下文窗口中的信息，大模型能知道对话的来龙去脉，理解我们当前需求的背景。

1.2 限制信息处理量：避免大模型因为需要处理的信息过多而出现混乱，保证生成内容的逻辑性和准确性。

二、提示词长度对上下文窗口的影响

2.1 过长的提示词

1. 占用过多窗口空间

1.1 提示词太长，会挤压历史对话在上下文窗口中的空间，可能导致大模型无法完整参考之前的对话内容。

1.2 示例：如果上下文窗口总共能容纳 4000 tokens，提示词就占了 3500 tokens，那留给历史对话的空间就只剩 500 tokens，之前很多重要的对话内容可能就无法被大模型考虑到。

1. 增加理解难度

1.1 过长的提示词可能包含冗余信息，大模型需要花费更多精力筛选关键内容，容易忽略核心需求。

1.2 示例：提示词中夹杂着很多与当前问题无关的背景描述，大模型可能会被这些无关信息干扰，无法准确把握我们想要解决的问题。

2.2 过短的提示词

1. 信息不完整

1.1 提示词太短，可能无法把需求说清楚，大模型接收到的信息有限，生成的内容可能不符合预期。

1.2 示例：只说 “写一篇技术文章”，没有说明文章主题、受众、字数等信息，大模型生成的文章很可能不是我们想要的。

1. 缺乏必要约束

1.1 过短的提示词往往没有对生成内容的风格、格式等进行约束，导致大模型生成的内容在形式上不符合要求。

1.2 示例：想让大模型生成一份分点列出的操作步骤，但提示词只说 “写一下操作步骤”，大模型可能会用段落形式呈现，不符合我们的预期。

三、历史对话对上下文窗口的影响

3.1 过多的历史对话

1. 超出窗口容量

1.1 随着对话轮次增加，历史对话内容会不断累积，如果总量超过上下文窗口的容量，大模型可能会截断早期的对话内容。

1.2 示例：对话进行了很多轮，历史对话已经有 5000 tokens，而上下文窗口只能容纳 4000 tokens，大模型可能会自动去掉最早的 1000 tokens 内容，导致后续生成内容时无法参考这些早期信息。

1. 干扰当前理解

1.1 过多的历史对话中可能包含一些与当前问题无关的内容，大模型在处理时可能会受到这些内容的干扰。

1.2 示例：之前的对话聊了很多关于 Python 的内容，现在问的是 Java 问题，过多的 Python 相关历史对话可能会让大模型在生成 Java 相关内容时出现偏差。

3.2 关键历史对话缺失

1. 缺乏上下文支撑

1.1 如果重要的历史对话内容因为窗口限制被截断或没有包含在窗口中，大模型就无法了解之前的关键信息，难以准确理解当前需求。

1.2 示例：之前提到过某个技术参数的具体要求，但这段对话没在上下文窗口里，大模型现在生成的内容可能就会忽略这个参数要求。

1. 导致重复或矛盾

1.1 因为没有参考关键历史对话，大模型可能会生成与之前回复重复的内容，或者出现相互矛盾的观点。

1.2 示例：之前已经确定了方案的某个步骤， but 由于相关历史对话缺失，大模型现在生成的方案中该步骤完全不同，出现矛盾。

四、提示词长度与历史对话平衡的重要性

1. 保证内容连贯性

1.1 平衡好两者，能让大模型在生成内容时既参考了足够的历史对话，又能清晰理解当前提示词的需求，使前后内容保持连贯。

1.2 示例：在一系列关于项目开发的对话中，平衡后大模型能记得之前确定的开发框架，结合当前提示词中关于功能模块的需求，生成连贯的开发建议。

1. 提高生成效率

1.1 合理分配上下文窗口空间，大模型不用处理过多冗余信息，能更快地聚焦核心需求，生成内容的速度和质量都会提高。

1.2 示例：提示词简洁明了，历史对话只保留关键信息，大模型能快速理解并生成符合要求的内容，不用花费时间筛选无用信息。

1. 避免资源浪费

1.1 不恰当的长度和历史对话会导致大模型生成无效内容，需要反复调整，浪费时间和计算资源。

1.2 示例：提示词过长导致历史对话被截断，大模型生成的内容不符合预期，需要重新修改提示词和补充历史对话，多次尝试会浪费资源。

五、平衡提示词长度与历史对话的基础策略

5.1 优化提示词长度

1. 提炼核心需求

1.1 方法：在写提示词时，去掉冗余的描述，只保留与需求相关的关键信息。

1.2 示例：把 “我想写一篇关于人工智能在医疗领域应用的文章，这篇文章要给刚入门的技术人员看，不要太复杂，字数大概 2000 字左右” 简化为 “给入门技术人员写一篇 2000 字左右、通俗易懂的人工智能医疗应用文章”。

1. 分阶段提示

1.1 方法：如果需求复杂，不要一次性写过长的提示词，可以分多次提示，逐步细化需求。

1.2 示例：先提示 “写一篇关于数据分析的文章大纲”，得到大纲后，再针对每个部分提示 “详细写大纲中第一部分的内容，包含具体案例”。

5.2 管理历史对话

1. 定期清理无关内容

1.1 方法：在对话过程中，及时删除或忽略那些与当前核心需求无关的历史对话内容。

1.2 示例：之前聊过一些关于软件安装的问题，现在主要讨论软件功能使用，就可以忽略安装相关的历史对话。

1. 总结关键信息

1.1 方法：在对话进行到一定阶段时，把重要的历史对话信息总结成简洁的内容，替换原来冗长的对话记录。

1.2 示例：之前几轮对话确定了项目的几个关键参数，就可以总结为 “项目关键参数：A=10，B=20，C=30”，替代原来详细的讨论过程。

六、不同场景下的平衡技巧

6.1 技术文档生成场景

1. 提示词处理

1.1 技巧：提示词要明确文档的类型、受众、核心模块等关键信息，避免过多的背景描述。

1.2 示例：提示词 “生成一份给开发人员看的 API 接口文档，包含接口名称、参数、返回值说明”，简洁明了。

1. 历史对话管理

1.1 技巧：保留之前关于文档结构、格式要求的历史对话，忽略与文档内容无关的讨论。

1.2 示例：之前确定了文档要用列表形式呈现接口参数，这段历史对话要保留，而关于其他文档的闲聊可以忽略。

6.2 问题解答场景

1. 提示词处理

1.1 技巧：提示词要清晰描述问题的核心，包括相关的技术环境、错误现象等必要信息，不过于冗长。

1.2 示例：提示词 “在 Python 3.9 环境下，运行代码时出现‘TypeError: int object is not iterable’错误，代码是 for i in 10: print (i)，怎么解决？”，信息完整且简洁。

1. 历史对话管理

1.1 技巧：保留之前关于同一问题的排查步骤和结果，方便大模型连贯分析，避免重复提问。

1.2 示例：之前已经尝试过检查变量类型的历史对话要保留，大模型可以基于此继续分析问题。

6.3 创意写作场景

1. 提示词处理

1.1 技巧：提示词可以适当包含一些风格、氛围的描述，但不要过于繁琐，给大模型一定的创作空间。

1.2 示例：提示词 “写一个关于未来城市的短篇故事，风格偏向科幻，带点温情”，既有约束又有空间。

1. 历史对话管理

1.1 技巧：保留之前确定的故事设定、人物关系等关键信息，忽略那些被否定的情节构思。

1.2 示例：之前确定故事的主角是一个机器人，这个设定要保留，而之前被否定的某个情节可以忽略。

七、判断提示词长度是否合适的方法

1. 看核心需求是否明确

1.1 标准：提示词是否能让大模型清楚知道要做什么，有没有模糊不清的地方。

1.2 示例：如果提示词看完后，还不清楚要生成一篇文章还是一个方案，那长度就不合适，需要补充信息。

1. 看是否有冗余信息

1.1 标准：提示词中是否有与核心需求无关的内容，这些内容是否可以删除。

1.2 示例：提示词中夹杂着很多个人感受的描述，而这些感受对大模型理解需求没有帮助，就是冗余信息，提示词过长。

1. 看生成结果是否符合预期

1.1 标准：大模型根据提示词生成的内容是否符合需求，如果不符合，可能是提示词长度有问题。

1.2 示例：提示词生成的内容遗漏了关键需求，可能是提示词太短，信息不完整；如果内容偏离主题，可能是提示词太长，包含冗余信息。

八、判断历史对话是否需要保留的标准

1. 与当前需求的相关性

1.1 标准：历史对话内容是否与当前要解决的问题或生成的内容相关，相关的就保留，不相关的可以忽略。

1.2 示例：当前要解决的是软件报错问题，之前关于软件功能介绍的历史对话相关，要保留；关于天气的闲聊不相关，可以忽略。

1. 信息的重要性

1.1 标准：历史对话中的信息是否是关键信息，比如之前确定的参数、设定的规则等，重要的就保留。

1.2 示例：之前确定的项目截止日期是关键信息，要保留；而对某个功能的简单评价，不是关键信息，可以忽略。

1. 出现的时间

1.1 标准：一般来说，近期的历史对话比早期的更可能与当前需求相关，但如果早期对话有重要信息，也需要保留。

1.2 示例：对话进行了 10 轮，第 8 轮确定了一个重要参数，虽然不是最新的，但很重要，要保留；第 2 轮的无关闲聊可以忽略。

九、大模型上下文窗口大小对平衡策略的影响

9.1 小窗口大模型（如窗口容量在 2000-4000 tokens）

1. 提示词策略

1.1 技巧：提示词要尽可能简洁，只包含最核心的信息，避免任何冗余内容。

1.2 示例：在小窗口大模型中，提示词 “写 Python 列表操作教程” 比 “我想写一篇关于 Python 中列表操作的教程，因为很多新手不知道怎么操作列表，所以这篇教程要简单易懂” 更合适。

1. 历史对话策略

1.1 技巧：只保留最近几轮与当前需求直接相关的历史对话，早期的对话即使相关，如果不是特别重要也要舍弃。

1.2 示例：小窗口大模型中，当前讨论列表排序方法，只保留上一轮关于列表基本操作的对话，更早的关于变量定义的对话可以舍弃。

9.2 大窗口大模型（如窗口容量在 10000 tokens 以上）

1. 提示词策略

1.1 技巧：可以适当增加提示词的长度，包含更多的细节和约束条件，让大模型更清楚需求。

1.2 示例：在大窗口大模型中，提示词可以是 “写一篇关于 Python 列表操作的教程，针对编程新手，包含创建列表、添加元素、删除元素、排序等操作，每个操作配一个简单的代码示例，语言要通俗易懂”，包含更多细节。

1. 历史对话策略

1.1 技巧：可以保留更多的历史对话内容，包括早期的一些相关信息，不用频繁清理。

1.2 示例：大窗口大模型中，讨论列表操作时，可以保留之前关于变量定义、数据类型等相关的历史对话，方便大模型更全面地理解上下文。

十、处理上下文窗口不足的实用方法

1. 拆分对话

1.1 方法：把一个复杂的任务拆分成多个小任务，每个小任务单独进行对话，减少每个对话中的信息总量。

1.2 示例：要生成一份完整的项目方案，先单独对话生成方案大纲，再针对大纲中的每个部分单独对话生成详细内容。

1. 关键信息前置

1.1 方法：在提示词和历史对话中，把最重要的信息放在前面，确保大模型能优先处理这些信息。

1.2 示例：提示词开头就说明核心需求 “生成一份 API 接口文档”，再补充其他细节；历史对话中把关键参数放在前面。

1. 使用摘要替代

1.1 方法：对较长的历史对话进行摘要，用简短的摘要代替原来的对话内容，节省窗口空间。

1.2 示例：原来几轮关于项目需求的讨论有 1000 tokens，把它摘要成 200 tokens 的核心需求说明，替代原来的对话。

十一、常见的平衡误区及避免方法

11.1 只关注提示词长度，忽略历史对话

1. 表现：精心调整提示词长度， but 不管理历史对话，导致有用的历史信息被挤出上下文窗口。

1. 危害：大模型无法参考重要的历史对话，生成的内容可能与之前的讨论脱节。

1. 避免方法：在调整提示词的同时，定期检查历史对话，保留关键信息，清理无关内容。

11.2 保留过多历史对话，压缩提示词空间

1. 表现：觉得历史对话都有用，不舍得清理，导致提示词只能写得很短，信息不完整。

1. 危害：大模型无法从简短的提示词中理解完整需求，生成内容不符合预期。

1. 避免方法：根据与当前需求的相关性和重要性，大胆删除无关或不重要的历史对话，给提示词留出足够空间。

11.3 不考虑大模型窗口大小，统一策略

1. 表现：不管大模型的上下文窗口是大是小，都使用同样的提示词长度和历史对话管理方法。

1. 危害：在小窗口大模型中可能出现信息溢出，在大窗口大模型中可能没有充分利用空间。

1. 避免方法：了解所使用大模型的上下文窗口大小，根据大小调整平衡策略，小窗口更精简，大窗口可适当丰富。

十二、平衡效果的检验方法

1. 生成内容连贯性检验

1.1 方法：检查大模型生成的内容是否与历史对话中的关键信息一致，是否有前后矛盾的地方。

1.2 示例：历史对话中确定了项目的技术框架是 Spring Boot，生成的内容中是否也基于这个框架，没有提到其他框架。

2.生成内容准确性检验

1.1 方法：验证大模型生成的内容是否符合提示词中的具体要求，是否存在错误信息。

1.2 示例：提示词要求生成一份包含 5 个步骤的操作指南，检查生成的内容是否正好 5 个步骤，步骤描述是否准确无误。

1. 生成内容相关性检验

1.1 方法：判断生成的内容是否与提示词的核心需求和历史对话的关键信息相关，是否存在无关内容。

1.2 示例：提示词是关于 “机器学习模型训练” 的，历史对话中提到了 “使用 Python 实现”，生成的内容是否围绕这两个核心点展开，没有涉及其他不相关的技术。

十三、平衡策略的进阶技巧

13.1 动态调整提示词长度

1. 根据历史对话量调整

1.1 技巧：当历史对话内容较多时，适当缩短提示词长度；当历史对话内容较少时，可以适当增加提示词的细节。

1.2 示例：历史对话已经有 3000 tokens，上下文窗口总容量 5000 tokens，提示词就控制在 1500 tokens 以内；如果历史对话只有 500 tokens，提示词可以扩展到 3000 tokens 左右。

1. 根据任务阶段调整

1.1 技巧：在任务初期，提示词可以相对较长，明确整体方向和要求；在任务后期，提示词可以更简短，聚焦于具体细节的完善。

1.2 示例：刚开始生成项目方案时，提示词详细说明项目背景、目标、预期成果等；在修改方案某个部分时，提示词只需说明 “修改方案中第三部分的实施步骤，增加时间节点”。

13.2 智能管理历史对话

1. 建立对话标签

1.1 技巧：在对话过程中，给重要的历史对话内容打上标签，如 “参数设定”“格式要求”“核心需求” 等，方便后续快速筛选和保留。

1.2 示例：把确定项目预算的历史对话打上 “预算参数” 标签，后续讨论相关内容时，能快速找到并保留这部分对话。

1. 自动摘要工具辅助

1.1 技巧：借助自动摘要工具，对较长的历史对话进行实时摘要，节省手动整理的时间。

1.2 示例：使用工具对 2000 tokens 的历史对话进行摘要，得到 300 tokens 的核心内容，直接用于后续对话的上下文。

十四、不同大模型的上下文窗口特点及应对

14.1 GPT 系列模型

1. 窗口特点

1.1 GPT - 3.5 通常支持 4096 tokens 左右的上下文窗口，GPT - 4 部分版本支持 8192 或 16384 tokens。

1.2 对提示词和历史对话的处理较为均衡，但在窗口容量接近上限时，可能会出现早期信息遗忘的情况。

1. 应对策略

1.1 对于 GPT - 3.5，尽量将单次对话的提示词和历史对话总 tokens 控制在 3500 以内，避免接近上限。

1.2 对于 GPT - 4 大窗口版本，可以适当增加提示词的细节，但仍需定期清理无关历史对话。

14.2 文心一言

1. 窗口特点

1.1 不同版本的文心一言上下文窗口大小有所差异，一般在 4000 - 10000 tokens 之间。

1.2 对中文语境的理解较好，但在处理较长历史对话时，对早期关键信息的保留能力可能略有不足。

1. 应对策略

1.1 关键信息尽量在近期对话中重复提及，强化大模型的记忆。

1.2 提示词中可以适当加入对历史关键信息的简要回顾，如 “如之前提到的，该项目需采用 XX 技术，现在请……”。

14.3 其他国产大模型

1. 窗口特点

1.1 国产大模型的上下文窗口大小不断更新，多数在 5000 - 20000 tokens 范围内。

1.2 针对国内用户的使用习惯进行了优化，对特定领域的技术术语理解较为准确。

1. 应对策略

1.1 结合具体模型的窗口大小，参考上述平衡策略进行调整。

1.2 在技术领域的对话中，提示词可以适当使用专业术语，但需确保历史对话中对术语有明确解释（如果是首次使用）。

十五、实际案例分析：平衡策略的应用

15.1 案例一：技术文档生成

1. 背景：需要生成一份关于 “分布式系统架构设计” 的技术文档，使用 GPT - 3.5 模型（窗口 4096 tokens）。

1. 初始情况：第一次提示词较长（2000 tokens），包含大量背景描述，历史对话为空，生成的文档结构混乱。

1. 调整策略：

1.1 优化提示词，精简至 800 tokens，明确文档的核心模块（架构图说明、各组件功能、通信机制）。

1.2 生成大纲后，分模块进行对话，每个模块对话中只保留与该模块相关的历史对话（约 500 tokens）。

1. 结果：生成的文档结构清晰，各部分内容连贯，符合技术文档的要求。

15.2 案例二：代码问题排查

1. 背景：解决 “Java 多线程并发问题”，使用文心一言（窗口 6000 tokens）。

1. 初始情况：历史对话包含多轮关于 Java 基础语法的讨论（2000 tokens），当前提示词简短（300 tokens），只说 “解决并发问题”，大模型生成的方案不具体。

1. 调整策略：

1.1 清理与并发问题无关的 Java 基础语法历史对话，保留 500 tokens 关于线程创建的相关对话。

1.2 扩展提示词至 800 tokens，说明具体的错误现象（如 “出现数据不一致”）和使用的线程池参数。

1. 结果：大模型生成了针对性的解决方案，包含锁机制的使用和线程池参数调整建议，成功解决问题。

15.3 案例三：创意项目策划

1. 背景：策划一个 “AI 教育应用” 项目，使用某国产大模型（窗口 10000 tokens）。

1. 初始情况：保留了所有历史对话（5000 tokens），包括很多被否定的创意，提示词较短（500 tokens），大模型生成的策划案包含重复内容。

1. 调整策略：

1.1 对历史对话进行摘要，保留 1000 tokens 关于项目目标和核心功能的关键信息，删除被否定的创意。

1.2 提示词扩展至 1500 tokens，详细说明目标用户和市场定位，补充对之前核心功能的完善需求。

1. 结果：生成的策划案逻辑清晰，没有重复内容，提出了新的可行创意，符合项目需求。

十六、未来大模型上下文窗口发展趋势对平衡策略的影响

1. 窗口容量持续增大

1.1 趋势：随着技术发展，大模型的上下文窗口容量可能会进一步增大，甚至支持几十万 tokens。

1.2 对平衡策略的影响：提示词可以包含更多细节，历史对话管理的频率可以降低，但仍需注意筛选无关信息，避免大模型处理冗余内容。

1. 窗口智能管理能力提升

1.1 趋势：大模型可能会具备自动识别关键信息、忽略无关内容的能力，自主管理上下文窗口。

1.2 对平衡策略的影响：用户需要做的手动调整减少，但仍需在提示词中明确核心需求，帮助大模型更好地识别关键信息。

1. 多模态上下文支持

1.1 趋势：未来大模型可能不仅处理文本，还能处理图片、音频等多模态信息，上下文窗口的概念会扩展。

1.2 对平衡策略的影响：需要平衡不同模态信息的占比，例如在包含图片的对话中，文本提示词和历史对话要简洁，给图片信息留出空间。